Measuring biological aging in humans: A quest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The global population of individuals over the age of 65 is growing at an unprecedented rate and is expected to reach 1.6 billion by 2050. Most older individuals are affected by multiple chronic diseases, leading to complex drug treatments and increased risk of physical and cognitive disability. Improving or preserving the health and quality of life of these individuals is challenging due to a lack of well-established clinical guidelines. Physicians are often forced to engage in cycles of "trial and error" that are centered on palliative treatment of symptoms rather than the root cause, often resulting in dubious outcomes. Recently, geroscience challenged this view, proposing that the underlying biological mechanisms of aging are central to the global increase in susceptibility to disease and disability that occurs with aging. In fact, strong correlations have recently been revealed between health dimensions and phenotypes that are typical of aging, especially with autophagy, mitochondrial function, cellular senescence, and DNA methylation. Current research focuses on measuring the pace of aging to identify individuals who are "aging faster" to test and develop interventions that could prevent or delay the progression of multimorbidity and disability with aging. Understanding how the underlying biological mechanisms of aging connect to and impact longitudinal changes in health trajectories offers a unique opportunity to identify resilience mechanisms, their dynamic changes, and their impact on stress responses. Harnessing how to evoke and control resilience mechanisms in individuals with successful aging could lead to writing a new chapter in human medicine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle